python日期相减过的天数,python日期处理

　　当我们成功运行一段数据时，并不是其中的所有内容都是我们需要的，代码中的重复部分必须被筛选掉。当要筛选出来的数据变成了时间，似乎就可以选择其他方法去重复了。比如datetime完全可以做到这一点，相信朋友们都很惊讶。让我们往下看：

　　主要分为以下两点

　　1).index.is_unique检查索引日期是否唯一。

　　2)聚合具有非唯一时间戳的数据，通过groupby传递，并传入level=0(索引的唯一级别)

　　日期=pd。DatetimeIndex([2017/06/01 ， 2017/06/02 ， 2017/06/02 ， 2017/06/02 ， 2017/06/03])

　　日期

　　DatetimeIndex([2017-06-01 ， 2017-06-02 ， 2017-06-02 ， 2017-06-02 ，

　　2017-06-03],

　　dtype=datetime64[ns]，freq=None)

　　dup_ts=pd。Series(np.arange(5)，index=日期)

　　重复_ts

　　2017-06-010

　　2017-06-021

　　2017-06-022

　　2017-06-023

　　2017-06-034

　　dtype:int32

　　dup _ ts . index . is _唯一

　　错误的

　　dup _ ts[2017-06-02 ]

　　2017-06-021

　　2017-06-022

　　2017-06-023

　　dtype:int32

　　grouped=dup_ts.groupby(级别=0)。平均值()

　　把…分组

　　2017-06-010

　　2017-06-022

　　2017-06-034

　　dtype:int32

　　dup_df=pd。DataFrame(np.arange(10))。整形((5，2))，索引=日期)

　　dup_df

　　01

　　2017-06-0101

　　2017-06-0223

　　2017-06-0245

　　2017-06-0267

　　2017-06-0389

　　Grouped _ df=dup _ df。groupby(级别=0)。数据帧的平均值()# #

　　分组_df

　　Datetime在筛选重复时间方面也可以做同样的事情。这可能是很多朋友没有想到的结果。是意外收获吗？~更多Python学习推荐：PyThon学习网教学中心。

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